Программист автоматизировал поиск ошибок в автоматике
Программист из Университета ИТМО Игорь Бужинский разработал алгоритм, позволяющий автоматически тестировать промышленные системы, которые работают без участия человека. Проверка автоматики на наличие ошибок поможет еще до запуска узнать, насколько та надежна, что позволит избежать лишних трат на ремонт оборудования, а порой человеческих жертв. Результаты работы опубликованы в высокоцитируемом научном журнале по промышленной информатике IEEE Transactions on Industrial Informatics.
«Несмотря на некоторые сложности в масштабировании, наш алгоритм может стать перспективным ответом на современные вызовы, связанные с обеспечением безопасности при использовании автоматических систем», – комментирует разработку аспирант кафедры компьютерных технологий Университета ИТМО Игорь Бужинский.
Многие сферы человеческой жизни, как то: аэрокосмическая отрасль, транспорт, энергетика, производство, – встали на путь полной автоматизации. По прогнозам специалистов, в будущем системы, не требующие участия людей, будут внедрены повсеместно, в том числе в быту. Массовый рост «умных» городов и распространение интернета вещей ознаменуют приход так называемой четвертой промышленной революции. Однако этому количественному скачку препятствуют не только финансовые, но и технические трудности. Современные методы не всегда способны тщательно проверить автоматическую систему на наличие ошибок. В результате низкая надежность автоматики может приводить к материальным и порой человеческим потерям.
Работая над решением проблемы, Игорь Бужинский автоматизировал проверку систем, работающих без участия человека. Ученый разработал специальный алгоритм для одного из наиболее перспективных методов, обеспечивающих надежность промышленной автоматики. Метод заключается в формальной верификации (проверке) системы с помощью построения и проверки ее виртуальной копии – компьютерной модели.
Обычно модель системы либо не используют в принципе, что ограничивает возможности проверки, либо строят вручную, что чревато ошибками. «Симулируя процессы, происходящие в системе, можно заранее узнать, как ее элементы будут „общаться“ друг с другом и в каком месте потенциально возникнет ошибка. Задача заключалась лишь в том, чтобы сделать процесс построения компьютерной модели автоматическим и минимизировать человеческий фактор», – отмечает научный руководитель программиста Валерий Вяткин, профессор Университета Аалто в Финляндии, Технологического университета Лулео в Швеции и приглашенный профессор Университета ИТМО.
Ученые успешно испытали новый алгоритм на модели тепловой станции (ТЭЦ), собранной из множества резервуаров, труб, клапанов, насосов, уровней воды и датчиков давления. Задача такой системы – автоматически поддерживать заданные уровни воды и давление в резервуарах.
Создавая модель ТЭЦ, программист автоматически обрабатывал два типа данных. Первый включал в себя примеры поведения устройств, входящих в систему. Связь элементов друг с другом можно объяснить бытовой зарисовкой: началась реклама, телевизор сигнализирует об этом чайнику, чайник понимает, что пора включаться, чтобы вскипеть к окончанию рекламной паузы. На производстве поведение устройств многократно усложняется, но основано на тех же принципах.
Второй тип данных – это запреты на воспроизведение определенных действий в системе, так называемые темпоральные (временные) свойства. Блокировка некоторых поведений позволяет построить модель, аналогичную реальной промышленной системе, что повышает надежность верификации.
— Разработанный подход — лишь один из шагов на пути к тому, чтобы сделать методы формальной верификации более распространенными, эффективными и надежными, — рассказывает Игорь Бужинский. — Мы продолжаем работу в этом направлении, поскольку полагаем, что она приведет к появлению технологий проверки, качественно отличающихся от существующих.
Как отмечают ученые, эксперименты выявили ряд трудностей в применении их метода. Одно из ограничений связано с размером моделей, которые можно генерировать автоматически. Учитывая сложность промышленных систем, оно существенно. Однако исследователи уже совершенствуют алгоритм, чтобы решать более сложные задачи.
05.06.2017, 1086 просмотров.
